使用 .NET C# 語意核心、Azure AI 服務和 Azure Functions 為自動交易系統建置 AI 代理

本指南詳細介紹如何使用 .NET、C#、語意核心和 Azure 服務建立人工智慧驅動的自動交易系統。 人工智慧代理可以實現即時分析、預測建模和自主交易決策。 我們將介紹如何利用.NET C# 語意核心、.NET Core C# 8、ASP.NET Core Web API、Azure AI 服務、Azure Functions、Azure Key Vault、Azure Cosmos DB (MongoDB API)、Azure Kubernetes 建置功能性AI 代理服務(AKS) 和Python。

目錄

1. 簡介
2. 先決條件
3. 架構概述
4. 開發環境設定
5. AI 模型開發（Python 和 Azure ML）
6. 為 AI 代理整合 .NET C# 語意核心
7. 建置 .NET Core Web API
8. 將 AI 模型整合到 .NET Core 應用程式中
9. Azure Cosmos DB 資料儲存
10. 用於安全機密管理的 Azure Key Vault
11. 使用 Azure Functions 進行事件驅動處理
12. Docker 容器化
13. 部署到 Azure Kubernetes 服務 (AKS)
14. 監控與記錄
15. 結論

簡介

由人工智慧代理增強的自動交易系統，可以從歷史資料中學習、預測市場趨勢並自主執行交易。本指南示範了使用先進技術和雲端服務建立這樣的系統，特別是用於無縫 AI 模型整合的 .NET C# 語義核心。

先決條件

• Azure 訂閱： 存取 Microsoft Azure 服務。
• 開發工具： Visual Studio 2022 或 .NET Core SDK 的 Visual Studio Code、有相關函式庫的 Python 3.8。
• Azure CLI： 用於命令列 Azure 資源管理。
• Docker：本地安裝。
• Azure Kubernetes 服務 (AKS)： 基本上熟悉。
• .NET C# 語意核心：已安裝並設定。

架構概述

系統包括：

• AI 模型： 使用 Azure 機器學習在 Python 中開發。
• .NET C# 語意核心：將 AI 功能整合到 .NET Core 應用程式中。
• ASP.NET Core Web API：人工智慧代理互動和交易執行的後端。
• Azure Cosmos DB： 儲存交易資料和模型預測。
• Azure Key Vault：安全儲存敏感資訊（API 金鑰、連接字串）。
• Azure Functions： 處理事件驅動的流程，例如即時資料攝取。
• Azure Kubernetes 服務 (AKS)： 託管容器化應用程式以實現可擴展性和高可用性。
• Azure AI 服務： 提供補充 AI 功能（選購）。

開發環境設定

安裝.NET Core SDK、Visual Studio（或VS Code）、.NET C# 語意內核、Python 3.8 、必要的Python 函式庫（pandas、numpy、scikit-learn、joblib、azureml-sdk )、Azure CLI 和Docker 桌面。

AI 模型開發（Python 和 Azure ML）

1. 定義交易策略：確定人工智慧模型的目標（例如股票價格預測、市場趨勢分類）。
2. 設定 Azure ML 工作區： 使用 Azure CLI 建立資源群組和 Azure 機器學習工作區。
3. 開發 AI 模型： 建立 Python 腳本（例如 train_model.py）以使用相關函式庫訓練模型。
4. 在 Azure ML 中註冊模型：在 Azure ML 工作區中註冊經過訓練的模型。

為 AI 代理整合 .NET C# 語意核心

1. 安裝 NuGet 套件： 將 Microsoft.SemanticKernel NuGet 套件新增至您的 .NET 專案。
2. 整合 AI 模型： 建立一個類別（例如 TradingAgentKernel）來定義 AI 代理的功能，使用語意核心透過 REST API 或其他適當的方法呼叫 AI 模型。
3. Azure OpenAI 服務（可選）： 使用語意核心的 Azure OpenAI 後端設定整合 GPT-3 等 LLM。

建置 .NET Core Web API

1. 初始化專案：建立一個新的 ASP.NET Core Web API 專案。
2. 安裝 NuGet 軟體套件： 安裝 Cosmos DB、Azure Key Vault 和 Semantic Kernel 所需的軟體套件。
3. 設定專案結構：將專案組織為控制器、服務和模型。
4. 設定應用程式設定： 使用 Azure Key Vault 和 Cosmos DB 設定的佔位符建立 appsettings.json。

將 AI 模型整合到 .NET Core 應用程式

1. 使用語意核心：將 TradingAgentKernel 類別整合到您的 API 控制器中。
2. 實作控制器：建立 API 控制器來處理交易執行請求，使用語意核心從 AI 模型取得預測。

Azure Cosmos DB 資料儲存

使用 Cosmos DB .NET SDK 與資料庫交互，儲存交易資料和模型預測。

用於安全機密管理的 Azure Key Vault

1. 建立 Azure Key Vault： 使用 Azure CLI 建立 Key Vault 執行個體。
2. 儲存機密： 將敏感資訊（連接字串、API 金鑰）儲存在 Key Vault 中。
3. 設定應用程式：設定您的應用程式以使用適當的 .NET 程式庫從 Key Vault 擷取機密。

使用 Azure Functions 進行事件驅動處理

1. 建立 Azure Function 專案： 使用 Azure Functions Core Tools 建立新的 Azure Function 專案。
2. 實作函數： 建立函數（例如 MarketDataIngestion）來處理即時資料攝取並根據事件觸發交易操作。
3. 部署函數：將函數部署到 Azure。
4. 與主應用程式整合：使用 Azure 事件網格或服務匯流排在函數和主應用程式之間進行通訊。

Docker 容器化

建立一個 Dockerfile 來容器化您的應用程式。

部署到 Azure Kubernetes 服務 (AKS)

將容器化應用程式部署到 AKS 叢集。

監控與記錄

啟用 Azure Monitor for Containers 並使用 Application Insights 進行應用程式層級監視和記錄。

結論

這份綜合指南示範如何結合使用 .NET、C#、語意核心和 Azure 服務來建立強大、可擴展且安全的 AI 驅動的自動交易系統。 請記得將佔位符值替換為實際的 Azure 資源名稱和憑證。

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